****-机器学习之支持向量机理论与代码实践-机器学习

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****-机器学习之支持向量机理论与代码实践-机器学习

学习有效期:永久观看

学习时长:254分钟

学习计划:5天

难度:

 

口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」

****-机器学习之支持向量机理论与代码实践-机器学习

讲师姓名:纪佳琪

高校教师 / 培训机构讲师

讲师介绍:干过开发,做到资深Java软件开发工程师,后做过培训,总共培训近千人。目前在高校工作,博士学位。主要研究领域为机器学习与深度学习。

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「你将学到什么?」

该课程是目前讲解SVM的最详细的课程,详细的讲解了SVM的数学推导过程,SMO算法的数学推导过程,并根据最终推导的公式使用python原生代码进行了实现,公式与代码一一对应。把最难理解的SVM讲解的非常透彻。

****-机器学习之支持向量机理论与代码实践-机器学习

 

「课程学习目录」

1.开课简介
2.机器学习知识体系
3.机器学习流程
4.拉格朗日乘子法求等式约束条件下函数极值
5.拉格朗日乘子法求等式约束条件下函数极值举例
6.拉格朗日乘子法求不等式约束条件下函数极值
7.拉格朗日乘子法求不等式约束条件下函数极值举例
8.SVM介绍
9.函数间隔与几何间隔及其两者关系
10.SVM的数学表示
11.构造拉格朗日函数
12.先求对w,b的极小
13.再对alpha求极大最终得出svm的解
14.上一节问题说明,总结线性可分支持向量机学习算法
15.举例说明svm求解过程
16.线性支持向量机介绍及构造拉格朗日函数
17.线性支持向量机目标函数推导
18.线性支持向量机总结
19.线性支持向量机的支持向量
20.非线性支持向量机
21.核函数
22.常见核函数
23.SMO算法1
24.SMO算法2
25.SMO算法3
26.SMO算法4
27.SMO算法5
28.SVM和SMO总结
29.SVM原生代码实现1
30.SVM原生代码实现2
31.SVM原生代码实现3-改进版增加运行速度
32.SVM原生代码实现4-核函数实现
33.sklearn实现SVM之LinearSVC
34.sklearn实现SVM之SVC
35.sklearn实现SVM之SVC的rbf
36.案例:使用SVM完成手写数字识别

 

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「你可以收获什么?」

理解SVM的数学推导过程

理解SMO算法的数学推导课程

可以使用python原生代码实现SVM

可以使用sklearn实现SVM